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- 김학수 교수팀, '인공지능 말평 경진대회'서 대상과 특별상 휩쓸어

건국대학교 김학수 교수(컴퓨터공학부)가 이끄는 ‘자연어처리 연구실(KUNLP)’ 소속 학생들이 국립국어원이 주최한 ‘2025 인공지능 말평 경진대회’에서 대상(문화체육관광부 장관상)과 특별상(KT)을 동시에 수상했다. 이번 대회 출전팀은 대형언어모델(LLM)의 내재 지식을 최적으로 활용하는 모델 구조를 설계하며 높은 평가를 받았다.

이번 경진대회는 국립국어원이 운영하는 인공지능 한국어 능력 평가 체계 ‘인공지능 말평(kli.korean.go.kr/benchmark)’을 기반으로 6월 11일부터 7월 31일까지 진행됐다.

대회 과제는 ‘한국어 어문 규범 기반 생성’과 ‘한국문화 질의응답’ 두 분야로 구성됐으며, 총 255개 팀이 참가하고 2,870개의 모델이 제출됐다. △순위표 평가 △모델 재현성 및 우수성 검증 △국어 전문가 평가 등 다층적인 평가 결과로 대상 1팀, 금상 2팀, 은상 2팀, 기업 특별상 3팀 등 총 8팀이 최종 선정됐으며, 이 중 건국대 자연어처리 연구실 소속 실원들이 대상과 특별상을 동시 수상하는 쾌거를 거뒀다.

연구팀은 외부 데이터와 앙상블 사용이 금지된 환경에서 24GB VRAM의 제한된 연산 자원과 제한된 학습 데이터만을 활용해 모델의 내재 지식을 극대화하는 전략을 구현했다.

서술형 과제에서는 평가지표 기반 보상함수를 활용한 GRPO(Group Relative Policy Optimization) 강화학습을 적용해 논리적 일관성과 설명력을 동시에 학습하도록 했고, 단답형 과제에서는 자기 일관성(Self-consistency) 기반의 자가 교정 파이프라인을 구축해 추론 안정성을 확보했다. 또한 선다형 과제에서는 사고의 연쇄(CoT, Chain-of-Thought) 와 선택지 소거법(POE, Process of Elimination)을 결합해 효율적인 지식 추론 구조를 구현했다.

그 결과 건국대 자연어처리 연구실은 ‘가 유형’에서 1위, ‘나 유형’에서 2위를 기록해 종합 1위로 대상(문화체육관광부 장관상)을 수상했으며, 기업 특별상(KT)도 함께 수상했다.

이번 성과는 제한된 자원 환경에서도 대형언어모델의 내재 지식을 최적화해 고품질의 한국어 추론 능력을 구현한 사례로, 한국어 인공지능의 기술적 발전 방향을 제시했다는 점에서 큰 의미를 가진다.